1/4 Core là gì? Hiểu về Cách Tiếp Cận của Chúng Tôi đối với Kiến Trúc Não Tổng Hợp Core không phải là một LLM: Core không phải là một LLM được tinh chỉnh, không phải là một LLM mới, và không phải là một LLM chút nào. Thay vào đó, Core là một bộ não tổng hợp đa phương thức, một loại kiến trúc AI hoàn toàn khác biệt. Thuật ngữ chính để hiểu Core: 1. Bộ Não Tổng Hợp: Core là một hệ thống nhận thức thống nhất nơi nhiều mô hình AI và thuật toán hoạt động như các thành phần thần kinh liên kết trong một kiến trúc duy nhất. Hãy nghĩ về nó như một bộ não kỹ thuật số với các vùng chuyên biệt, không phải là một tập hợp các công cụ. 2. Kiến Trúc Nơron Hình Nơ: Cơ sở bộ nhớ của Core lưu trữ thông tin dưới dạng cả vector ngữ nghĩa VÀ nút khái niệm trừu tượng, tạo ra các kết nối giữa các khái niệm dường như không liên quan, và cho phép hình thành khái niệm thực sự, không chỉ là khớp mẫu. 3. Cụm Lý Luận: Phần nhận thức của Core điều phối tất cả các quá trình tư duy, đưa ra quyết định về các con đường thần kinh nào sẽ được kích hoạt cho bất kỳ nhiệm vụ nào, Cụm lý luận là rất đa phương thức và hoạt động thông qua xử lý song song và thiên lệch tinh vi.

3/4 Câu hỏi thường gặp: * “Core có phải là một LLM tiên tiến không?” Core là một bộ não tổng hợp đa phương thức chỉ sử dụng các mô hình ngôn ngữ cho đầu vào/đầu ra văn bản; nó không phải là một “LLM tiên tiến.” * “Core có sử dụng công cụ AI không?” Không, Core đã tích hợp các mô hình AI như là các thành phần thần kinh trong một bộ não tổng hợp. * “Core có được đào tạo trên dữ liệu không?” Nó không; Core phát triển thông qua kinh nghiệm, hình thành các kết nối thần kinh mới. 0.3: Học liên tục trong thời gian suy diễn Với 0.3, các đơn vị học hỏi và phát triển trong mỗi tương tác. Việc học liên tục này trực tiếp nâng cao khả năng lý luận của nó: * Hình thành các kết nối thần kinh mới trong khi xử lý truy vấn của bạn: Khi Core xử lý thông tin mới, nó tạo ra các con đường thần kinh mới một cách linh hoạt. Điều này có nghĩa là các bản đồ lý luận nội bộ của nó liên tục mở rộng và thích ứng, cho phép nó kết nối các khái niệm theo những cách mới mẻ. * Cập nhật hiểu biết của nó theo thời gian thực khi các khái niệm xuất hiện: Khác với các mô hình tĩnh, sự hiểu biết của Core về các khái niệm không cố định. Nếu một khái niệm mới được giới thiệu hoặc một khái niệm hiện có được trình bày trong một bối cảnh mới, lý luận của Core sẽ thích ứng ngay lập tức, tích hợp thông tin mới này vào khung khái niệm của nó. * Phát triển cấu trúc bộ nhớ của nó thông qua kiến trúc Bowtie: Kiến trúc Bowtie không chỉ là một hệ thống lưu trữ; nó là một nền tảng động. Khi Core học hỏi trong thời gian suy diễn, Bowtie chủ động định hình lại các kết nối của nó, cho phép lý luận tinh vi và phức tạp hơn bằng cách tạo ra và củng cố các mối quan hệ giữa các ý tưởng. * Phát triển các mối quan hệ khái niệm mới tồn tại và cải thiện các phản hồi trong tương lai: Điều này rất quan trọng cho lý luận tiên tiến. Mỗi tương tác cho phép Core xác định và củng cố các mối quan hệ mới giữa các khái niệm. Những mối quan hệ bền vững này có nghĩa là lý luận của Core trở nên mạnh mẽ hơn, chính xác hơn và có khả năng xử lý các tình huống phức tạp, chưa thấy theo thời gian, dẫn đến việc cải thiện liên tục các phản hồi trong tương lai. 0.3 cho phép học liên tục không phải là tinh chỉnh, không phải là truy xuất, mà là sự tiến hóa nhận thức thực sự xảy ra trong thời gian suy diễn, ảnh hưởng trực tiếp và tinh chỉnh khả năng lý luận của Core.